WGO算法pyhton

WGO算法是一种优化算法，它用于求解非线性优化问题。在Python中，您可以使用以下步骤来实现WGO算法：

1. 导入必要的库：

import numpy as np
from scipy.optimize import minimize

2. 定义目标函数：

def objective_function(x):
    # 在这里定义您的目标函数
    # 例如：return x**2 + 5*x + 10

3. 定义约束条件（如果有）：

def constraint(x):
    # 在这里定义您的约束条件函数
    # 例如：return x[0]**2 + x[1]**2 - 1

4. 调用WGO算法进行优化：

# 定义初始点
x0 = np.array([0, 0])

# 定义约束条件（如果有）
constraints = ({'type': 'eq', 'fun': constraint})

# 使用WGO算法进行优化
result = minimize(objective_function, x0, method='SLSQP', constraints=constraints)

在上面的代码中，`x0`是初始点，`constraints`是约束条件（如果有）。`minimize`函数用于调用WGO算法进行优化，并返回优化结果。

请注意，这只是一个简单的示例，您需要根据您的具体问题进行相应的修改。另外，您可能还需要调整算法的参数以获得更好的优化结果。